数据科学与数据分析：数据科学与数据分析之间的区别

大数据的热潮带来了业界另外两个流行语，数据科学和数据分析。 今天，整个世界都在为海量数据的大量增长做出贡献，因此得名大数据。 世界经济论坛指出，到 2020 年底，全球每日数据生成量将达到 44 泽字节。 到 2025 年，这个数字将达到 463 EB 的数据！

大数据包括一切——文本、电子邮件、推文、用户搜索（在搜索引擎上）、社交媒体聊天、物联网和连接设备生成的数据——基本上，我们在网上所做的一切。 每天通过数字世界产生的数据如此庞大和复杂，传统的数据处理和分析系统无法处理。 进入数据科学和数据分析。

由于大数据、数据科学和数据分析是新兴技术（它们仍在不断发展），我们经常交替使用数据科学和数据分析。 这种混淆主要源于数据科学家和数据分析师都在使用大数据这一事实。 即便如此，数据分析师和数据科学家之间的区别还是很明显的，这助长了数据科学与数据分析的争论。

在本文中，我们将讨论数据科学与数据分析的争论，重点关注数据分析师和数据科学家之间的区别。

数据科学与数据分析：同一枚硬币的两个方面

数据科学和数据分析处理大数据，每个都采用独特的方法。 数据科学是一个涵盖数据分析的保护伞。 数据科学是多个学科的结合——数学、统计学、计算机科学、信息科学、机器学习和人工智能。

它包括数据挖掘、数据推理、预测建模和 ML 算法开发等概念，以从复杂数据集中提取模式并将其转换为可操作的业务策略。 另一方面，数据分析主要涉及统计、数学和统计分析。

数据科学专注于寻找大型数据集之间有意义的相关性，而数据分析旨在揭示提取的洞察力的细节。 换句话说，数据分析是数据科学的一个分支，专注于对数据科学提出的问题进行更具体的回答。

数据科学旨在发现可以推动业务创新的新的和独特的问题。 相比之下，数据分析旨在找到这些问题的解决方案，并确定如何在组织内实施它们以促进数据驱动的创新。

数据科学与数据分析：数据科学家和数据分析师的工作角色

数据科学家和数据分析师以不同的方式利用数据。 数据科学家结合使用数学、统计和机器学习技术来清理、处理和解释数据，以从中提取见解。 他们使用原型、机器学习算法、预测模型和自定义分析来设计高级数据建模流程。

当数据分析师检查数据集以识别趋势并得出结论时，数据分析师收集大量数据，对其进行组织和分析以识别相关模式。 分析部分完成后，他们努力通过图表、图形等数据可视化方法来展示他们的发现。因此，数据分析师将复杂的见解转化为组织的技术和非技术成员都能理解的商业语言.

这两个角色都执行不同程度的数据收集、清理和分析，以获得数据驱动决策的可行见解。 因此，数据科学家和数据分析师的职责经常重叠。

数据科学家的职责

• 处理、清理和验证数据的完整性。
• 对大型数据集执行探索性数据分析。
• 通过创建 ETL 管道来执行数据挖掘。
• 使用 ML 算法（如逻辑回归、KNN、随机森林、决策树等）进行统计分析。
• 编写自动化代码并构建资源丰富的 ML 库。
• 使用 ML 工具和算法收集业务洞察力。
• 识别数据中的新趋势以进行业务预测。

数据分析师的职责

• 收集和解释数据。
• 识别数据集中的相关模式。
• 使用 SQL 执行数据查询。
• 尝试不同的分析工具，如预测分析、规范分析、描述分析和诊断分析。
• 使用 Tableau、IBM Cognos Analytics 等数据可视化工具来呈现提取的信息。

阅读：数据科学职业

数据科学与数据分析：核心技能

数据科学家必须精通数学和统计学以及编程（Python、R、SQL）、预测建模和机器学习方面的专业知识。 数据分析师必须精通数据挖掘、数据建模、数据仓库、数据分析、统计分析以及数据库管理和可视化。 数据科学家和数据分析师必须是优秀的问题解决者和批判性思考者。

数据分析师必须是：

• 精通Excel和SQL数据库。
• 熟练使用 SAS、Tableau、Power BI 等工具。
• 精通R或Python编程。
• 擅长数据可视化。

数据科学家必须是：

• 精通概率与统计以及多元微积分与线性代数。
• 精通 R、Python、Java、Scala、Julia、SQL 和 MATLAB 编程。
• 擅长数据库管理、数据整理和机器学习。
• 有使用Apache Spark、Hadoop等大数据平台的经验。

结帐：数据科学技能

数据科学与数据分析：职业视角

数据科学和数据分析的职业道路非常相似。 有志于数据科学的人必须在计算机科学、软件工程或数据科学方面具有扎实的教育基础。 同样，数据分析师可以攻读计算机科学、信息技术、数学或统计学的本科学位。

数据科学与数据分析：哪一个适合您？

通常，数据科学家更具技术性，需要数学思维，而数据分析师则采用统计和分析方法。 从职业的角度来看，数据分析师的角色更像是一个入门级的职位。 具有强大统计和编程背景的有志者可以在公司中获得数据分析师的工作。

通常，在招聘数据分析师时，招聘人员更喜欢具有 2-5 年行业经验的候选人。 相反，数据科学家是经验丰富的专家，拥有超过十年的经验。

在谈到薪水时，数据科学和数据分析的薪水都非常高。 印度数据科学家的平均工资在卢比之间。 8,13,500 – 9,00,000 ，而数据分析师的则是卢比。 4,24,400 – 5,04,000 。 选择在数据科学或数据分析领域建立职业生涯的最佳部分是他们的职业轨迹是积极的，并且不断扩大。 阅读有关印度数据科学家薪水的更多信息。

以下是数据科学和数据分析之间的区别。 总而言之，尽管数据科学和数据分析走在相似的路线上，但数据分析师和数据科学家的工作角色之间存在相当大的差异。 而这两者之间的选择很大程度上取决于你的兴趣和职业目标。

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